改进HD距离和遗传算法的图像匹配研究

针对高分辨力图像匹配点难于确定且运算量大的问题,提出一种加权Hausdorff(HD)距离和多策略并行遗传算法相结合的图像匹配算法.算法采用概率加权Hausdorff距离,减少噪声、出格点等对匹配的影响,并利用多策略并行遗传算法的并行处理能力对概率加权Hausdorff距离进行寻优,提高匹配速度.试验结果表明,该算法对...     

多策略灰狼算法优化SVM的尾矿坝地下水位预测

为实现尾矿坝地下水位预测及预报预警,以尾矿坝地下水位为研究对象,将库水位、最小干滩长度等5个变量作为影响参数,尾矿坝地下水位为输出变量,建立支持向量机(SVM)预测模型。引入多策略改进的灰狼优化算法(MGWO)确定SVM模型参数,并以工程实例进行仿真预测。结果表明,MGWO-SVM模型平均相对误差0.24%,平均绝对误差0.02 m,与传统模型相比精度高、性能优越,将其应用于尾矿坝地下水位预测具有较好的适用性和可靠性。     

电力系统无功优化多目标处理与算法改进

电力系统无功优化属于典型的多目标非线性复杂优化问题,求解非常困难。近年来,众多智能优化算法应用于该问题,其中粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法最具代表性;但PSO算法性能仍有待提高,如可能陷入局部极值。提出一种多策略融合粒子群优化(Particle Swarm Optimization with Multi-Strategy Integration,MSI-PSO)算法,对速度更新公式引入选择操作,分阶段加速因子调整和惯性权重动态调整,以平衡粒子局部搜索与全局探索能力;同时,随机选取部分性能差的粒子,将其速度更新公式中的个体认知部分修改为社会认知部分,以提高算法搜索精度和收敛速度。建立以系统网络损耗最小和系统电压稳定裕度最大为目标的无功优化仿真模型,分别考虑加权法、隶属度函数法和Pareto法实施多目标处理。针对IEEE30节点测试系统进行仿真实验,结果表明,和其他几种改进PSO算法以及基于pareto最优解集PSO算法进行对比,所提MSI-PSO算法具有更好的性能,能够有效求解电力系统多目标无功优化问题。     

双层协同进化克隆选择算法及其应用

为解决克隆选择算法收敛速度慢、收敛精度低等问题,提出了双层协同进化克隆选择算法,该算法的每一层使用不同的进化方案进行寻优搜索,并通过信息共享实现了层间的协同进化,形成层内竞争与层间协作的进化模式.通过构建基于多种进化策略的混合协同进化机制,实现了不同进化策略在优化过程中的优势互补与信息增值,达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也较好避免了算法的早熟收敛问题.用10个标准测试函数来验证所提出算法的可行性与有效性,仿真实验结果表明:相比克隆选择算法及其两个改进的算法,本文提出的优化算法具有全局搜索能力强、稳定性好、收敛速度快、收敛精度高等优势,且测试函数维度的增加对本文算法的收敛性能影响不大,其优势更加凸显.针对混沌系统控制与同步中的系统参数估计问题,以Lorenz混沌系统的参数估计为例,进行了未知参数估计的数值仿真,结果显示本文算法实现了混沌系统参数的高精度估计,是一种有效的混沌系统参数估计方法.     

Web-MIND：基于特定主题的Web信息挖掘系统

本文研究并实现了一个面向特定领域的网上药品信息挖掘系统Web-MIND。用户通过提交关键词向系统表达自己希望获得的信息主题,而Web-MIND利用元搜索及多策略学习等方法对所积累的文档库进行信息和知识挖掘,过滤不相关信息,并自动将有用信息推荐给用户。采用基于语义的模糊匹配技术,系统能有效地帮助用户挖掘Web上的药品广告信息和
知识,以达到审核因特网药品广告的目的。     

基于多策略的学生成绩挖掘与分析

通过对数据挖掘技术的相关分析与比较,提出了多策略的设计思路,将数据挖掘与统计分析相结合,从海量成绩数据中提取隐藏于其中的有用信息,从而科学指导教学,提高教学管理水平。多策略是指:采用基于决策树的分类方法,对学生成绩库中数据进行挖掘,生成学生成绩决策树,能直观显示出某一成绩在不同等级计算方式所处的位置,为教学部门提供评价信息;同时采用基于总结规则的统计分析方法,完成不同情况下的成绩查询及对比分析,实现学生成绩分析报告、试卷质量评价报告及质量分析表的自动生成。应用该系统后将改进工作效率,提高教学质量。     

以优秀个体为导向的多策略差分进化算法

提出一种以优秀个体为导向的多策略差分进化算法。根据适应度值将种群等分为三个子种群,针对不同的种群使用不同的变异策略和控制参数。针对适应度值较差的种群提出了一种新的变异策略,通过引入学习因子和平衡因子,对提高收敛速度、精度和易陷入局部最优状态进行平衡,并对其中个体的控制参数采取自适应的机制,降低种群陷入停滞状态的概率。除此,在每次迭代完成之后,三个种群会重新组成一个新的种群,从而实现了不同种群之间信息的交互。用19个标准测试函数对所提出算法的性能进行了测试,并将其与一些主流差分算法进行比较。实验结果表明,所提出的算法在大部分函数的收敛速度以及精度上有明显的提升。     

基于用户关系挖掘的多策略推荐算法

个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段。传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响。文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法。采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果。实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能。     

基于无线传感网络的城市照明控制系统

设计了基于无线传感网络的城市照明控制系统.系统以ZigBee网络为核心,主要由路灯节点控制器(LCU)、照明回路控制单元(RTU)和照明管理中心组成.LCU安装于城市街道路灯,实时采集路灯工作状态和环境数据;RTU负责数据收发并通过GPRS传输给照明管理中心;管理软件通过数据处理,实现单灯控制、路灯多策略控制、故障报警等功能.测试结果表明,该系统具有成本低、性能稳定、节能效果好等特点,适用于城市街道、公园、住宅小区等场所.     

基于多策略的乌孜别克语名词词干识别研究

乌孜别克语名词词干识别是自然语言处理领域的基础研究,主要方法是从句子中提取名词词干,提高名词标注效率和准确性。该文首先陈述形态分析、形态特征对识别其词性的作用,然后讨论乌孜别克语的词类划分标准、名词的形态特征,乌孜别克语西尔里文转换拉丁文,乌孜别克语词汇翻译、标注技术,总结词缀歧义及消解规则。该文提出利用形态规则、词典、最大熵融合策略,设计现代乌孜别克语新词中名词词干识别算法,其中包括特征选择及参数估计、词内部特征、前后依存词特征等。最后以乌孜别克语网站文本作为验证对象,对名词词干进行统计与分析。